授業紹介

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授業紹介

亜細亜で発見!データサイエンス

経営学

ここがポイント
企業のビジネス展開と
データサイエンスの関係性
担当教員:鈴木 信幸 教授
ヒト・モノ・カネ・情報・グローバルに関する経営学への理解を深めます。特に、データサイエンスが活きる場面を織り交ぜて紹介します。企業の動きと経済現象の関連性を説明できるようになることが目標です。

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音楽情報処理

ここがポイント
情報科学の視点で音楽を扱い
感性の世界を明らかにする
担当教員:東条 敏 教授
音楽による感情の動きは、情報科学の方法論を取り入れると、その起伏のようすをうまくモデル化することができます。音楽アプリの仕組みを理解するだけでなく、楽曲制作アプリで音楽を制作する実習も取り入れています。

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メディアプログラミングⅠ・Ⅱ

ここがポイント
ゲーム開発を通して
楽しみながらプログラミングを学習
担当教員:五十嵐 智哉 講師
「メディアプログラミングⅠ・Ⅱ」では、世界標準の3DCGソフトやゲームエンジンを用いて、ゲームを開発。自分でプログラムを書いてゲーム内のキャラクターやアイテムを動かすことで、楽しみながらプログラミングスキルを磨きます。ゲーム開発では、思い通りに動作しないこともしばしば。すぐに解決策を教えず、まずはヒントを与えることで、自分で情報を検索し、考える姿勢が身につきます。この姿勢は社会に出てからも役に立つでしょう。

DS・五十嵐先生_正方形

データサイエンス・トップマネジメント特別講義

ここがポイント
データサイエンスをビジネス現場で活かす力を
磨く学内インターンシップ
担当教員:石塚 隆男 准教授
データサイエンスの学びと企業の現場をつなぐためのプロジェクト型学習。この授業は、業界のトップリーダーの講義を起点に自ら体験を通して学べる科目です。2026年度のテーマは「面白・ワクワクするWebアプリの開発」。

DS・石塚先生_正方形

データサイエンス入門

ここがポイント
データサイエンスの
基礎と実践を学ぶ
担当教員:平岡 和幸 教授
「データサイエンス入門」では、データサイエンスを各分野で応用するための基礎となるデータの扱い、アルゴリズムの選択・結果を解釈するスキルを、実データを用いた演習で習得します。今流行りのツールだけではなく、今後の変化にも対応できる考え方を身につけます。自分でデータを集め、Pythonというプログラミング言語を使って正しく処理し、見やすい形でグラフにする作業ができるようになるのが目標。自身の手でつくり上げたときの達成感はひとしおです。
DS・平岡先生_正方形

ウェブアプリケーション

ここがポイント
情報社会を生き抜くために
ウェブコンテンツや検索システムのしくみを学ぼう
担当教員:安形 輝 教授
学術情報を対象とした検索エンジン、電子選挙や発表申請のシステムなどの構築に、情報学の観点から携わってきました。その知見を活かし、HTMLなどの基本スキルやサーバに関する知識、ブラウザやウェブAPIを活用したアプリなどを扱う演習を担当。オープンデータや世の中に公開されたウェブAPIをうまく活用しながら、ウェブサービスやアプリを作り上げる力を育てます。情報の大海を泳ぎ切るスキルを一緒に身につけましょう。

ウェブアプリケーション
基礎を固める科目
プログラミング言語Ⅰ 
Pythonを用いて、プログラミングの基礎を初歩から学修する。
プログラミング言語Ⅱ 
Pythonの代表的なライブラリや機械学習に必要なプログラミング技術について実践的に学ぶ。

データ数理Ⅰ

ここがポイント
長年取り組んできた物理学・数学の知識を
初学者に向けて解説します
担当教員:吉田 律 教授
近年話題の量子コンピュータや、原理的に破ることのできない量子暗号について、指導しています。また、担当する【データ数理Ⅰ】ではデータサイエンスに必要な線形代数学を扱います。これは、機械学習や音声データ分析などにつながる大切な概念。物理学や数学に長年取り組んできた経験を活かし、数学の苦手な学生にも理解できるよう解説しています。
データ数理Ⅰ

人工知能概論Ⅰ

ここがポイント
人工知能について説明できるようになる
担当教員:東条 敏 教授
人工知能の全体像を把握するための科目です。まず、コンピュータが人間の知能を模倣する仕組みとは何かを考察し、次に機械学修のさまざまな方法論について学びます。そのうえで、人工知能の最新技術を用いて実現できる音声・画像・言語などの認識モデルについて考えます。
人工知能概論Ⅰ

機械学習とディープラーニング

ここがポイント
機械学習を使いこなすスキルが身につく
担当教員:平岡 和幸 教授
機械学習とは、人工知能の一分野で、与えられたデータからルールや法則性を見つけ出す技術。ディープラーニングは、近年実用化が進む機械学習の手法です。この科目では、機械学習とディープラーニングの基礎を学び、プログラミング言語Pythonを使った課題にも挑戦します。
機械学習とディープラーニング

ビジネスモデル分析

ここがポイント
データを駆使して新たなビジネスモデルを構築
担当教員:村上 善紀 講師
ビジネスモデルとは、企業が特定の事業において、継続的に売上や利益を生み出す仕組みです。この科目では、豊富な事例と理論から優れたビジネスモデルを構築・生成するための知見を養います。データサイエンスによって、ビジネス全体を変革していける素養が身につきます。
ビジネスモデル分析

プロジェクト型科目

最前線のスキルを実践的に学ぶ

Unityでのゲーム開発・メタバース構築

ゲーム開発ツール・Unityを扱うことのできる人材の育成に力を入れています。【データサイエンス応用プロジェクトⅡ】ではUnityを用いて、iPhone用のARアプリの開発と、「亜細亜大学メタバーシティ」構築に取り組んでいます。
現実のキャンパスをメタバース上に再現した“デジタルツイン”を作り上げるプロジェクトとして、5年以上にわたりたくさんの学生たちが一つひとつの建物をモデリングしてきました。

Unity
Unityでのゲーム開発・メタバース構築
〈2026年7月15日更新〉
Department of Data Science
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